package com.zp.self.module.level_4_算法练习.数据结构.数组;

/**
 * @author By ZengPeng
 */
public class 力扣_661_图片平滑器 {
    //测试
    public static void main(String[] args) {
        int[][] res = new 力扣_661_图片平滑器().imageSmoother(new int[][]{{100, 200, 100}, {200, 50, 200}, {100, 200, 100}});
        System.out.println(res);
    }

    /**
    题目：图像平滑器 是大小为 3 x 3 的过滤器，用于对图像的每个单元格平滑处理，平滑处理后单元格的值为该单元格的平均灰度。
     每个单元格的  平均灰度 定义为：该单元格自身及其周围的 8 个单元格的平均值，结果需向下取整。
     （即，需要计算蓝色平滑器中 9 个单元格的平均值）。
     如果一个单元格周围存在单元格缺失的情况，则计算平均灰度时不考虑缺失的单元格（即，需要计算红色平滑器中 4 个单元格的平均值）。
     给你一个表示图像灰度的 m x n 整数矩阵 img ，返回对图像的每个单元格平滑处理后的图像 。

     示例 1:
     输入:img = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]
     输出:[[0, 0, 0],[0, 0, 0], [0, 0, 0]]
     解释:
     对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): 平均(3/4) = 平均(0.75) = 0
     对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): 平均(5/6) = 平均(0.83333333) = 0
     对于点 (1,1): 平均(8/9) = 平均(0.88888889) = 0

     示例 2:
     输入: img = [[100,200,100],[200,50,200],[100,200,100]]
     输出: [[137,141,137],[141,138,141],[137,141,137]]
     解释:
     对于点 (0,0), (0,2), (2,0), (2,2): floor((100+200+200+50)/4) = floor(137.5) = 137
     对于点 (0,1), (1,0), (1,2), (2,1): floor((200+200+50+200+100+100)/6) = floor(141.666667) = 141
     对于点 (1,1): floor((50+200+200+200+200+100+100+100+100)/9) = floor(138.888889) = 138

    分析：【P 💜💜】
       1.遍历8个方向值,累积求和: 通过8个方向坐标（x，y）差值数组记录
              --执行用时：6 ms, 在所有 Java 提交中击败了42.71%的用户
          优化：将4次边界判断  改为直接Math.max  || Math.min 找到边界。
              --执行用时：4 ms, 在所有 Java 提交中击败了96.71%的用户

    边界值 & 注意点：
       1.
     **/
    public int[][] imageSmoother(int[][] img) {
        // 优化：将4次边界判断  改为直接Math.max  || Math.min 找到边界。
        int[][] res = new int[img.length][img[0].length];
        int sum,count;
        for (int x = 0; x < img.length; x++) {
            for (int y = 0; y < img[0].length; y++) {
                int startX = Math.max(0,x-1);
                int endX = Math.min(img.length,x+2);
                int startY = Math.max(0,y-1);
                int endY = Math.min(img[0].length,y+2);
                sum=0;count=0;
                for (int i = startX; i < endX; i++) {
                    for (int j = startY; j < endY; j++) {
                        sum+=img[i][j];count++;
                    }
                }
                res[x][y]=sum/count;
            }
        }
        return res;

        //1.遍历8个方向值,累积求和: 通过8个方向坐标（x，y）差值数组记录
       /* int[][] point = new int[][]{{-1,-1},{-1,0},{-1,1}   ,{0,-1},{0,1}  ,{1,-1},{1,0},{1,1}};  //八个方向的横纵坐标点变化
        int[][] res = new int[img.length][img[0].length];
        int sum,count;
        for (int x = 0; x < img.length; x++) {
            for (int y = 0; y < img[0].length; y++) {
                sum=img[x][y];count=1;
                for (int[] aPoint : point) {
                    int newx = x + aPoint[0];
                    int newy = y + aPoint[1];
                    if (!(newx < 0 || newx == img.length || newy < 0 || newy == img[0].length)) {
                        sum += img[newx][newy];
                        count++;
                    }
                }
                res[x][y]=sum/count;
            }
        }
        return res;*/
    }
}
